Participation and health care provision of statutory skin cancer screening in Germany – a secondary data analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Germany, skin cancer screening was introduced nationwide in July 2008. From the age of 35 years, members of the statutory health insurance are eligible for screening every 2 years. OBJECTIVE: The aim of this study is to calculate the participation rates and the proportions of health care providers of statutory skin cancer screening in Germany on a population-based level. METHODS: Data were provided by a nationwide German statutory health insurance, approximately 6.1 million members, covering the years 2008/2009. Participation rates were calculated per yearly quarter and were adjusted for age, gender and federal state. RESULTS: Approximately 920,000 insurants were screened from the third quarter of 2008 until the last quarter of 2009. Mean participation rate of skin cancer screening was 30.8%. Women had higher participation rates (31.9%) than men (29.7%). After adjusting for gender and federal state, high rates for pensioners at the age of 65-74 were confirmed at 39.4% on average for all yearly quarters. One of the highest gender- and age-adjusted rates was observed in the state of Schleswig-Holstein, where a population based pilot project had been implemented before the start of the nationwide screening programme. In general, without taking into account Berlin, former East Germany had a much lower gender- and age-adjusted participation rate (23.9%) than West Germany (33.3%). At the first quarter after implementation of screening, 58.5% of the screenings were provided by dermatologists and 41.5% by general practitioners. CONCLUSION: Participation rates and health care providers of skin cancer screening can be calculated from secondary data and contribute to identify group- and region-specific participation patterns in order to improve early detection of skin cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».